Introduction to Deep Learning and Reinforcement Learning

Utbildningsfakta

Kod: FYD600

Kursen ger en introduktion till maskininlärning med hjälp av artificiella neurala nätverk (ANN). Fokus är på praktiska övningar och konkreta exempel för att ge både en översiktlig förståelse för ANN och färdigheter i att använda etablerad mjukvara för dessa (Python, Tensorflow, Keras).

Behörighet

Minst 15 hp matematik inklusive linjär algebra och analys (flervariabel analys rekommenderat). Minst 7,5 hp programmering (Java, C++, Python, eller liknande) eller motsvarande omfattning matematisk programmering som delmoment i andra kurser (ex.vis Matlab, Maple, eller Mathematica i fysikkurser eller numerisk analys).

Utbildningstillfällen

Varje tillfälle har egna datum och villkor. Avslutade tillfällen behålls som historik och innebär inte att en ny ansökan är öppen.

• Introduction to Deep Learning and Reinforcement Learning

  University of Gothenburg

  GÖTEBORG

  Startdatum: 18 januari 2027

  Slutdatum: 21 mars 2027

  Studietakt: 50 %